隨著通信技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，多媒體的應(yīng)用與服務(wù)越來(lái)越廣泛，視頻壓縮編碼技術(shù)也隨之成為非常重要的研究領(lǐng)域。運(yùn)動(dòng)估計(jì)是視頻壓縮編碼中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。由于視頻編碼系統(tǒng)的復(fù)雜性主要取決于運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法，因此如何找到一種可靠、快速、性能優(yōu)良的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法一直是視頻壓縮編碼的研究熱點(diǎn)。運(yùn)動(dòng)估計(jì)在視頻編碼器中承擔(dān)的運(yùn)算量最大、控制最為復(fù)雜，由于對(duì)視頻編碼的實(shí)時(shí)性要求，因此運(yùn)動(dòng)估計(jì)模塊一般都采用硬件來(lái)設(shè)計(jì)。 本文的目的是在FPGA芯片上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一種更優(yōu)的易于硬件實(shí)現(xiàn)的塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法——二步搜索算法。全文首先討論了塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)理論及其主要技術(shù)指標(biāo)，介紹了運(yùn)動(dòng)估計(jì)技術(shù)在MPEG-4中的應(yīng)用，然后在對(duì)典型的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法進(jìn)行分析比較的基礎(chǔ)上討論了一種性能和硬件實(shí)現(xiàn)難易度綜合指數(shù)較高的二步搜索算法。本文對(duì)已有的用于全搜索算法實(shí)現(xiàn)的VLSI結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)，設(shè)計(jì)了符合二步搜索算法要求的FPGA實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)，并在對(duì)其理論分析之后，對(duì)實(shí)現(xiàn)該算法的運(yùn)動(dòng)估計(jì)模塊進(jìn)行了功能模塊的劃分，并運(yùn)用VerilogHDL硬件描述語(yǔ)言、ISE及Modelsim開(kāi)發(fā)工具在Spartan-IIEXC2S300eFPGA芯片上完成了對(duì)各功能模塊的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)與時(shí)序仿真。最后，對(duì)整個(gè)運(yùn)動(dòng)估計(jì)模塊進(jìn)行了仿真測(cè)試，給出了其在FPGA上搭建實(shí)現(xiàn)后的時(shí)序仿真波形圖與占用硬件資源情況，通過(guò)對(duì)時(shí)序仿真結(jié)果可知本文設(shè)計(jì)的各功能模塊工作正常，并且能夠協(xié)同工作，整個(gè)運(yùn)動(dòng)估計(jì)模塊能夠正確的實(shí)現(xiàn)二步搜索運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法，并輸出正確的運(yùn)動(dòng)估計(jì)結(jié)果；通過(guò)對(duì)占用硬件資源及時(shí)鐘頻率情況的分析驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)的二步搜索運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法的FPGA實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)具備先進(jìn)性和實(shí)時(shí)可實(shí)現(xiàn)性。
標(biāo)簽： FPGA 運(yùn)動(dòng)估計(jì) 算法 仿真
上傳時(shí)間： 2013-05-27
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針對(duì)SIFT算法復(fù)雜程度高，實(shí)時(shí)性差，在維數(shù)較高的圖像配準(zhǔn)中并不實(shí)用的問(wèn)題，提出了一種基于線性鑒別分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出圖像的特征點(diǎn)向量，然后用LDA方法對(duì)其進(jìn)行特征抽取并降維。通過(guò)高維自然圖像和單幅人臉圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SIFT-LDA算法在保證匹配精度的同時(shí)，實(shí)時(shí)性要優(yōu)于傳統(tǒng)的SIFT算法，其匹配時(shí)間相對(duì)于傳統(tǒng)SIFT算法縮短了將近一半。
標(biāo)簽： SIFT LDA 算法 圖像配準(zhǔn)
上傳時(shí)間： 2013-10-13
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文中建立不同類(lèi)型目標(biāo)的模型匹配數(shù)據(jù)庫(kù)；采用最小周長(zhǎng)多邊形構(gòu)造目標(biāo)主體輪廓的近似多邊形，以簡(jiǎn)化目標(biāo)主體輪廓減少算法處理的數(shù)據(jù)量；提取具有仿射不變性的多邊形頂點(diǎn)個(gè)數(shù)、最長(zhǎng)線段兩側(cè)頂點(diǎn)個(gè)數(shù)、同底三角形面積比向量特征不變量對(duì)待識(shí)別目標(biāo)進(jìn)行描述，應(yīng)用3個(gè)特征量在模型匹配數(shù)據(jù)庫(kù)中逐一進(jìn)行分層遍歷搜索匹配。實(shí)驗(yàn)表明，基于模型匹配的目標(biāo)識(shí)別算法能夠快速的識(shí)別目標(biāo)，提高了目標(biāo)識(shí)別的實(shí)時(shí)性，同時(shí)能夠判定目標(biāo)所處的姿態(tài)狀況。
標(biāo)簽： 模型匹配 目標(biāo)識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-10-20
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基于圖形處理器單元（GPU）提出了一種幀間差分與模板匹配相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。在CUDA-SIFT（基于統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點(diǎn)的基礎(chǔ)上，優(yōu)化隨機(jī)采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)部分產(chǎn)生的誤匹配點(diǎn)，運(yùn)用背景補(bǔ)償?shù)姆椒▽㈧o態(tài)背景下的幀間差分目標(biāo)檢測(cè)算法應(yīng)用于動(dòng)態(tài)情況，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，通過(guò)提取目標(biāo)特征與后續(xù)多幀圖像進(jìn)行特征匹配的方法最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明該方法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標(biāo)檢測(cè)效果。
標(biāo)簽： 幀間差分 模板匹配 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-10-09
上傳用戶(hù)：ifree2016
對(duì)模式識(shí)別中的字符串模板匹配問(wèn)題進(jìn)行的研究，設(shè)計(jì)了對(duì)任意字符串進(jìn)行匹配和字符串相似度，即列文斯頓距離進(jìn)行計(jì)算的算法
標(biāo)簽： 模式識(shí)別 字符串 模板匹配
上傳時(shí)間： 2015-03-15
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與清華大學(xué)版的《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》匹配二叉樹(shù)的實(shí)現(xiàn)：BITREE1.CPP：為主程序，其中實(shí)現(xiàn)了遞歸算法以及非遞歸算法的前序遍歷，中序遍歷，后序遍歷。TSTACK1.H: 為頭文件，其中定義了一些常量的值，其中也包括了書(shū)中第三章的棧的實(shí)現(xiàn)，只需要將注解符去掉即可。運(yùn)行環(huán)境為：VC++6 或 TC3
標(biāo)簽： BITREE CPP 清華大學(xué) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
上傳時(shí)間： 2015-03-22
上傳用戶(hù)：woshiayin
目標(biāo)：手工選擇視頻圖像上的待跟蹤目標(biāo)；利用塊匹配的方法估計(jì)目標(biāo)區(qū)域在下一幀圖像中的位置；循環(huán)這個(gè)過(guò)程直到目標(biāo)從圖像幀中消失。 技術(shù)：avi視頻流的幀讀取；圖像幀存儲(chǔ)格式的了解；RGB圖像的灰度化；灰度圖象的平滑濾波；塊運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法的實(shí)現(xiàn)；使用MFC顯示圖像幀；MFC上鼠標(biāo)事件的使用。
標(biāo)簽： 圖像 幀 avi RGB
上傳時(shí)間： 2015-04-15
上傳用戶(hù)：hfmm633
含有多個(gè)分詞算法。畢業(yè)設(shè)計(jì)的時(shí)候獲得的，希望對(duì)大家在漢字處理中能用的到。 ICTCLAS算法，中科院，對(duì)名字識(shí)別能力很強(qiáng)。VC開(kāi)發(fā)。 CSharp分詞，向前匹配加向后最大匹配，C#開(kāi)發(fā)，容易擴(kuò)展。 小叮咚分詞，由后向前最大匹配，C＃開(kāi)發(fā)。 xerdoc分詞，基于ICTCLAS的Java版本分詞。 文本分詞詞典，分詞的詞典，可以提供分詞數(shù)據(jù)源。
標(biāo)簽： 分 算法 畢業(yè)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶(hù)：古谷仁美
動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）算法基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想，解決了說(shuō)話人不同時(shí)期發(fā)音長(zhǎng)短、語(yǔ)速不一樣的匹配問(wèn)題。
標(biāo)簽： DTW 動(dòng)態(tài)時(shí)間 算法 動(dòng)態(tài)規(guī)劃
上傳時(shí)間： 2014-01-22
上傳用戶(hù)：1583060504
脫機(jī)字符識(shí)別算法，包括手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別之Fisher線性判別，手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別之模板匹配法，數(shù)字識(shí)別之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，細(xì)化算法
標(biāo)簽： 脫機(jī) 字符識(shí)別 算法
上傳時(shí)間： 2015-08-25
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